12.1 欄位型別概述

12.2 字串型別

（1）string
string型別在ElasticSearch 舊版本中使用較多，從ElasticSearch 5.x開始不再支援string，由text和keyword型別替代。
（2）text
當一個欄位是要被全文搜尋的，比如Email內容、產品描述，應該使用text型別。設定text型別以後，欄位內容會被分析，在生成倒排索引以前，字串會被分析器分成一個一個詞項。text型別的欄位不用於排序，很少用於聚合。
（3）keyword
keyword型別適用於索引結構化的欄位，比如email地址、主機名、狀態碼和標籤。如果欄位需要進行過濾(比如查詢已釋出部落格中status屬性為published的文章)、排序、聚合。keyword型別的欄位只能通過精確值搜尋到。

12.3 整數型別

在滿足需求的情況下，儘可能選擇範圍小的資料型別。比如，某個欄位的取值最大值不會超過100，那麼選擇byte型別即可。迄今為止吉尼斯記錄的人類的年齡的最大值為134歲，對於年齡欄位，short足矣。欄位的長度越短，索引和搜尋的效率越高。

12.4 浮點型別

對於float、half_float和scaled_float,-0.0和+0.0是不同的值，使用term查詢查詢-0.0不會匹配+0.0，同樣range查詢中上邊界是-0.0不會匹配+0.0，下邊界是+0.0不會匹配-0.0。

其中scaled_float，比如價格只需要精確到分，price為57.34的欄位縮放因子為100，存起來就是5734
優先考慮使用帶縮放因子的scaled_float浮點型別。

12.5 date型別

我們人類使用的計時系統是相當複雜的：秒是基本單位, 60秒為1分鐘, 60分鐘為1小時, 24小時是一天……如果計算機也使用相同的方式來計時, 那顯然就要用多個變數來分別存放年月日時分秒, 不停的進行進位運算, 而且還要處理偶爾的閏年和閏秒以及協調不同的時區. 基於”追求簡單”的設計理念, UNIX在內部採用了一種最簡單的計時方式：

計算從UNIX誕生的UTC時間1970年1月1日0時0分0秒起, 流逝的秒數. 
UTC時間1970年1月1日0時0分0秒就是UNIX時間0, UTC時間1970年1月2日0時0分0秒就是UNIX時間86400. 
這個計時系統被所有的UNIX和類UNIX系統繼承了下來, 而且影響了許多非UNIX系統.  

日期型別表示格式可以是以下幾種：
（1）日期格式的字串，比如 “2018-01-13” 或 “2018-01-13 12:10:30”
（2）long型別的毫秒數( milliseconds-since-the-epoch，epoch就是指UNIX誕生的UTC時間1970年1月1日0時0分0秒)
（3）integer的秒數(seconds-since-the-epoch)

ElasticSearch 內部會將日期資料轉換為UTC，並存儲為milliseconds-since-the-epoch的long型整數。
例子：日期格式資料
（1）建立索引

DELETE test

PUT test
{
  "mappings":{
    "my":{
      "properties": {
        "postdate":{
          "type":"date",
          "format": "yyyy-MM-dd HH:mm:ss||yyyy-MM-dd||epoch_millis"
        }
      }
    }
  }
}

（2）寫入文件

PUT test/my/1
{
  "postdate":"2018-01-13"
}
PUT test/my/2
{
  "postdate":"2018-01-01 00:01:05"
}
PUT test/my/3
{
  "postdate":"1420077400001"
}

（3）批量查詢

GET test/my/_mget
{
  "ids":["1","2","3"]
}

{
  "docs": [
    {
      "_index": "test",
      "_type": "my",
      "_id": "1",
      "_version": 1,
      "found": true,
      "_source": {
        "postdate": "2018-01-13"
      }
    },
    {
      "_index": "test",
      "_type": "my",
      "_id": "2",
      "_version": 1,
      "found": true,
      "_source": {
        "postdate": "2018-01-01 00:01:05"
      }
    },
    {
      "_index": "test",
      "_type": "my",
      "_id": "3",
      "_version": 2,
      "found": true,
      "_source": {
        "postdate": "1420077400001"
      }
    }
  ]
}

12.6 boolean型別

邏輯型別（布林型別）可以接受true/false/”true”/”false”值
（1）先刪除已經存在的索引，再建立

DELETE test

PUT test
{
  "mappings":{
    "my":{
      "properties": {
        "empty":{"type":"boolean"}
      }
    }
  }
}

（2）新增文件

PUT test/my/1
{
  "empty":"true"
}

PUT test/my/2
{
  "empty":false
}

（3）檢視文件

GET test/my/_mget
{
  "ids":["1","2"]
}

{
  "docs": [
    {
      "_index": "test",
      "_type": "my",
      "_id": "1",
      "_version": 1,
      "found": true,
      "_source": {
        "empty": "true"
      }
    },
    {
      "_index": "test",
      "_type": "my",
      "_id": "2",
      "_version": 1,
      "found": true,
      "_source": {
        "empty": false
      }
    }
  ]
}

12.7 binary型別

二進位制欄位是指用base64來表示索引中儲存的二進位制資料，可用來儲存二進位制形式的資料，例如影象。預設情況下，該型別的欄位只儲存不索引。二進位制型別只支援index_name屬性。

12.7 array型別

在ElasticSearch中，沒有專門的陣列（Array）資料型別，但是，在預設情況下，任意一個欄位都可以包含0或多個值，這意味著每個欄位預設都是陣列型別，只不過，陣列型別的各個元素值的資料型別必須相同。在ElasticSearch中，陣列是開箱即用的（out of box），不需要進行任何配置，就可以直接使用。

在同一個陣列中，陣列元素的資料型別是相同的，ElasticSearch不支援元素為多個數據型別：[ 10, “some string” ]，常用的陣列型別是：

（1）字元陣列: [ “one”, “two” ]
（2）整數陣列: productid:[ 1, 2 ]
（3）物件（文件）陣列: “user”:[ { “name”: “Mary”, “age”: 12 }, { “name”: “John”, “age”: 10 }]，ElasticSearch內部把物件陣列展開為 {“user.name”: [“Mary”, “John”], “user.age”: [12,10]}

12.8 object型別

JSON天生具有層級關係，文件會包含巢狀的物件

DELETE test

PUT test

PUT test/my/1
{
  "employee":{
    "age":30,
    "fullname":{
      "first":"hadron",
      "last":"cheng"
    }
  }
}

上面文件整體是一個JSON，JSON中包含一個employee,employee又包含一個fullname。

GET test/_mapping

{
  "test": {
    "mappings": {
      "my": {
        "properties": {
          "employee": {
            "properties": {
              "age": { "type": "long"},
              "fullname": {
                "properties": {
                  "first": {
                    "type": "text",
                    "fields": {
                      "keyword": {
                        "type": "keyword",
                        "ignore_above": 256
                      }
                    }
                  },
                  "last": {
                    "type": "text",
                    "fields": {
                      "keyword": {
                        "type": "keyword",
                        "ignore_above": 256
                      }
                    }
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

12.9 ip型別

ip型別的欄位用於儲存IPv4或者IPv6的地址
（1）建立索引

DELETE test

PUT test
{
  "mappings": {
    "my":{
      "properties": {
        "nodeIP":{
          "type": "ip"
        }
      }
    }
  }
}

（2）查詢欄位

GET test/_search
{
  "query": {
    "term": {
      "nodeIP": "192.168.0.0/16"
    }
  }
}

{
  "took": 111,
  "timed_out": false,
  "_shards": {
    "total": 5,
    "successful": 5,
    "skipped": 0,
    "failed": 0
  },
  "hits": {
    "total": 1,
    "max_score": 1,
    "hits": [
      {
        "_index": "test",
        "_type": "my",
        "_id": "1",
        "_score": 1,
        "_source": {
          "nodeIP": "192.168.1.2"
        }
      }
    ]
  }
}